这类工具通常由开源社区支持和维护，提供了灵活、可扩展的工具和 库来构建和训练大型机器学习模型，如 TensorFlow 和 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 等。 TensorFlow 架构图 (图源：https://www.geeksforgeeks.org/architecture-of- tensorflow/) 12 / 32 LLM 基础设施：编程语言 LLM 的训练

并驾齐驱，某种程度反映了当下的技术热点趋势。开源的大数据 项目，Java (以及基于 JVM 的 Scala)是绝对主力，比如大家耳熟能详的 Hadoop, HBase, Spark 等，而开源的 AI 框架类项目，如：TensorFlow, PyTorch, MindSpore 等，则主要 由 Python 语言所构成。未来，这两大语言还将持续在各自擅长的领域发光发热。 Du Junping: Python and Java as the familiar Hadoop, HBase, Spark, etc., while open source AI framework projects, such as TensorFlow, PyTorch, MindSpore, etc., are mainly composed of the Python language. These two languages / 3.17 AI Development Framework AI 开发框架使用情况中，意料之中地，Tensorflow 和 PyTorch。 Among the AI development frameworks used, unsurprisingly, are Tensorflow and PyTorch. 3.18 云原生组件/工具 / 3.18 Cloud-native

将复杂的机器学习、图像识别、事件处理等高级应用程 序部署到边缘 • Volcano是一个建立在Kubernetes上的批处理系统，可 对 承 接 应 用 程 序 通 常 运 行 多 种 通 用 领 域 框 架 ， 如 TensorFlow、Spark、Ray等进行集成。 • OpenTiny是企业级组件库解决方案，拥有主题配置系 统 / 中后台模板 / CLI 命令行等效率提升工具，一套API 接口即可跨端、技术栈、版本、设计规范使用 中国人工智能框架市场调研报告，艾瑞咨询研究院自主研究及绘制。 AI框架的开源趋势 AI现已经成为最受关注的开源领域，部分得益于海外厂商对AI框架开源的促进。2015年是AI开源的重要一年，TensorFlow、 MXNet、Keras于该年先后开源，PyTorch紧随其后，在2016年也宣布开放。这一系列动作使得国内AI开发者可无障碍获取成熟的 海外框架，海外框架由此获得先发优势。目前来看，海外 22% 22% 29% 33% 34% 45% 其他 元宇宙 操作系统 数据库 大前端 云原生 大数据 编程语言 AI 2015 PyTorch 34% TensorFlow 30% MindSpore 11% PaddlePaddle 11% OneFlow 3% MXNet 2% MegEngine 2% Jittor 1% 其他 6%

32bits, no support of 32bit tensorflow , a workround from FrozenGene a. python/tvm/contrib/ndk.py options = options if options else [ “-shared”, “-fPIC”, “-m32”] b. python tensorflow_blur.py to get the .log

编写的 综合性 UI 工具包，用于为桌面和嵌入式设备构建原生用户界面。 Python 深度学习框架 Keras 3.0 一统江湖 Keras 3.0 被誉为改变了机器学习游戏 规则：不仅支持 TensorFlow、PyTorch、 Jax 三大框架作为后端，还能在它们之 间无缝切换，甚至混合使用。 据 称 有 250 多 万 开 发 者 都 在 使 用 Keras 框架。 Keras 之父 François 这类工具通常由开源社区支持和维护，提供了灵活、可扩展的工具和 库来构建和训练大型机器学习模型，如 TensorFlow 和 PyTorch 和 Hugging Face Transformers 等。 TensorFlow 架构图 (图源：https://www.geeksforgeeks.org/architecture-of- tensorflow/) 52 / 87 LLM 基础设施：编程语言 LLM 的训练

指标解释 2、主要内容与发现 2.1 世界开源 Top10 项⽬ 活跃度最⾼的项⽬是来⾃⾕歌的前端跨平台开发框架 flutter/flutter，此外，源于⾕歌的深度 学习框架 tensorflow/tensorflow，容器编排系统 kubernetes/kubernetes 也分别位于第 5 名和第 6 名，这说明了⾕歌在开源上的努⼒和影响⼒获得了业内的认可。 微软的跨平台代码编辑器 microsoft/vscode

势。开源的大数据项目，Java ( 以及 基于 JVM 的 Scala) 是绝对主力，比如大家耳熟能详的 Hadoop, HBase, Spark 等，而开源的 AI 框架类项目， 如：TensorFlow, PyTorch, MindSpore 等，则主要由 Python 语言所构成。未来，这两大语言还将持续在 各自擅长的领域发光发热。 段夕华：随着世界全面进入大数据和 AI 时代，Python 16 版本控制工具 毫无疑问的是，Git 一枝独秀，具有绝对性优势。SVN、TFS、CVS 目 前仍有不少参与者在使用。 3.17 AI 开发框架 AI 开发框架使用情况中，意料之中地，Tensorflow 和 PyTorch。 2021 中国开源年度报告 27 3.18 云原生组件 / 工具 云原生组件 / 工具的使用中，Kubernetes 一枝独秀。 4 开源社区参与现状 在填写问卷的 加速海量特征向量匹配和检索引擎。 Milvus 依托 GPU 加速，提供极速特征向量匹配以及多维度数据联合查询（特征、标签、图片、视 频、文本和语音等联合查询）功能，并且支持自动分库分表和多副本，能对接 TensorFlow、PyTorch 和 MxNet 等 AI 模型，可实现百亿特征向量的秒级查询。Milvus 于 2019 年 10 月在 GitHub 上开 源，Stars 和 Docker Pulls

，帮助企业识别潜在的风险。根据中国信通院统计，在云原 生和AI领域著名的开源项目Docker、Kubernetes以及TensorFlow项目中均存在着具备传染性/类型未知的开源许可证，企 业在使用相关软件的时候需要关注。 Docker/Kubernetes/TensorFlow三个开源项目中的许可证“传染性”扫描结果 17 1 0 29 0 0 129 4 20

前端 2019·11·16绝赞招聘中 TVM 在平头哥 • 工具链产品 平头哥芯片平台发布的配套软件中， TVM 是工具链产品的重要组成部分： 负责将预训练好的 caffe 或者 tensorflow 的模型，转换到 LLVM IR，最后生成可以在无剑 SoC 平台上 执行的二进制。绝赞招聘中 为何添加 caffe 前端？ 客户需求 评估阶段：客户用于评估芯片的网络，caffe

opset versions of BERT. 里This enables importing of native ONNX models and those converted from Tensorflow. 5 ， Improve scheduling of batch matrix multiplies. 时”Early autotuning templates improve performance